IA & automatisation – cadrage, intégration et déploiement sur mesure

Cette offre accompagne la mise en place de solutions d’intelligence artificielle concrètes, adaptées à votre contexte technique, métier et budgétaire.

Offre uniquement sur devis. Le périmètre, le mode de déploiement, les modèles utilisés, les données traitées, les coûts d’infrastructure et les livrables sont cadrés avant démarrage.

• Format : conseil, cadrage, prototype, intégration ou déploiement IA sur mesure
• Exemples : chatbot LLM, RAG documentaire, serveur IA local, génération d’images, intégration API, automatisation logicielle
• Tarification : uniquement sur devis selon le périmètre retenu

Objectif

Concevoir et mettre en place une solution IA utile, maîtrisée et exploitable, en évitant les effets de mode, les surcoûts inutiles et les intégrations mal cadrées.

L’objectif peut être de gagner du temps, automatiser une tâche, assister un utilisateur, exploiter une base documentaire, générer du contenu, accélérer le développement logiciel ou déployer une IA plus souveraine sur une infrastructure dédiée.

Pour qui ?

• TPE, PME, associations, collectifs ou indépendants qui veulent intégrer l’IA dans leurs outils sans partir sur une solution générique mal adaptée.
• Structures qui veulent créer un assistant métier ou un chatbot connecté à leurs documents, procédures ou bases de connaissance.
• Organisations qui hésitent entre API fournisseur, modèle open source, serveur local, cloud ou solution hybride.
• Équipes techniques qui veulent automatiser une partie du développement logiciel, de la documentation, des tests ou de l’analyse de code.
• Structures qui ont besoin de conseils sur le matériel, les GPU, les coûts d’inférence ou les contraintes de déploiement.

Cas d’usage couverts

• Chatbot ou assistant LLM pour répondre à des questions, aider à la rédaction ou accompagner des utilisateurs.
• RAG documentaire pour interroger des documents internes, procédures, notices, bases de connaissance ou contenus métier.
• Serveur IA local ou dédié pour héberger des modèles open source selon les contraintes de confidentialité et de performance.
• Conseil hardware pour station IA, serveur GPU, stockage, mémoire, réseau et dimensionnement.
• Intégration d’API de fournisseurs LLM : OpenAI, Perplexity, Mistral, Anthropic ou autres selon le besoin.
• Génération d’images ou automatisation de workflows créatifs.
• Déploiement de modèle custom, fine-tuning ou adaptation de modèle lorsque cela est pertinent.
• Automatisation de développement logiciel : génération de code, assistance à la revue, documentation, tests, scripts ou workflows internes.

Périmètre standard

• Échange de cadrage pour comprendre le besoin, les utilisateurs, les données, les contraintes et le résultat attendu.
• Analyse des options techniques : API fournisseur, modèle open source, déploiement local, cloud ou approche hybride.
• Recommandation d’architecture adaptée au besoin et au budget.
• Définition du périmètre fonctionnel : cas d’usage, entrées, sorties, limites, intégrations et critères de réussite.
• Réalisation possible d’un prototype, d’un MVP ou d’une intégration opérationnelle selon le devis.
• Documentation de la solution et recommandations d’exploitation.

Architecture & choix techniques

• Choix du ou des modèles selon le besoin : qualité des réponses, coûts, latence, confidentialité, langue, contexte et contraintes matérielles.
• Comparaison possible entre modèle local, modèle open source, API fournisseur ou architecture hybride.
• Définition des composants nécessaires : serveur, stockage, base vectorielle, orchestration, API, interface utilisateur, supervision, sauvegardes.
• Conseil sur le matériel : CPU, GPU, mémoire, stockage, consommation, évolutivité et budget.
• Prise en compte des coûts récurrents : hébergement, inférence, appels API, maintenance, sauvegardes et mises à jour.

Données, confidentialité & sécurité

• Identification des données utilisées : documents, prompts, fichiers, historiques, bases métier ou contenus générés.
• Choix d’un mode de traitement adapté au niveau de confidentialité attendu.
• Définition des règles d’accès, de conservation, de journalisation et de suppression des données.
• Vérification des contraintes liées aux données personnelles, données sensibles ou données client.
• Mise en place de garde-fous selon le besoin : filtrage, validation humaine, restriction des sources, contrôle des réponses, séparation des environnements.

RAG, base documentaire & connaissances métier

• Analyse des documents ou sources à intégrer.
• Préparation, découpage et structuration des contenus selon le besoin.
• Mise en place possible d’une recherche sémantique ou d’une base vectorielle.
• Connexion de l’assistant aux sources documentaires autorisées.
• Tests sur des questions réelles pour vérifier la pertinence, les limites et les risques de réponses incorrectes.

Développement, intégration & automatisation

• Création possible d’une interface simple : chatbot, formulaire, outil interne, API ou script.
• Connexion à des outils existants selon faisabilité : site web, base documentaire, dépôt de code, outils métiers, messagerie ou workflow interne.
• Automatisation de tâches liées au développement logiciel : génération de code, documentation, tests, scripts, refactoring ou assistance à la revue.
• Mise en place de workflows semi-automatisés avec validation humaine lorsque nécessaire.

Livrables

• Note de cadrage ou synthèse des besoins.
• Recommandation d’architecture et de choix techniques.
• Prototype, MVP ou solution déployée selon le devis.
• Documentation technique et/ou guide d’utilisation.
• Estimation des coûts récurrents : hébergement, API, matériel, maintenance ou supervision.
• Recommandations pour la suite : industrialisation, sécurité, amélioration, formation ou maintenance.

Déroulé / Comment ça se passe

1. Cadrage du besoin : objectifs, cas d’usage, contraintes, données, utilisateurs et budget.
2. Choix d’approche : API fournisseur, modèle local, solution open source, cloud ou hybride.
3. Proposition de périmètre : livrables, délais, limites, coûts et prérequis.
4. Réalisation : prototype, intégration, déploiement ou accompagnement selon le devis.
5. Tests et validation : cas concrets, qualité des réponses, limites, sécurité et ajustements.
6. Restitution : documentation, recommandations et suite éventuelle.

Délais & disponibilité

• Intervention planifiée après échange de cadrage et validation du devis.
• Le délai dépend du périmètre : conseil ponctuel, prototype, intégration complète ou déploiement d’infrastructure.
• Un calendrier prévisionnel est proposé avant démarrage.

Pré-requis côté client

• Un interlocuteur référent capable de valider les objectifs et les priorités.
• Une description claire du ou des cas d’usage attendus.
• Les documents, données ou exemples nécessaires si un RAG, un chatbot ou un modèle custom est envisagé.
• Les accès techniques nécessaires selon le projet : serveur, hébergement, dépôt de code, API, outils métiers ou comptes fournisseurs.
• La validation des droits d’usage sur les données, contenus, images, documents ou codes fournis.

Tarification, engagement & coûts tiers

• Offre uniquement sur devis.
• Le prix dépend du périmètre, du niveau d’intégration, des données, du mode de déploiement, du matériel et du niveau d’accompagnement souhaité.
• Les coûts tiers ne sont pas inclus par défaut : matériel, GPU, hébergement cloud, licences, abonnements, appels API ou services fournisseurs.
• Un accompagnement ponctuel, un prototype, un déploiement complet ou une maintenance récurrente peuvent être proposés séparément.

Confidentialité, données personnelles & sous-traitants

• Les accès demandés sont limités au strict nécessaire pour le cadrage, les tests et la mise en place.
• Les données fournies sont utilisées uniquement dans le cadre de la prestation définie.
• Lorsque des fournisseurs externes sont utilisés, leurs conditions, lieux de traitement, limites et coûts sont à valider selon le projet.
• Les modalités de conservation, suppression, réversibilité et traitement des données sont précisées dans le devis ou les documents associés si nécessaire.

Limites / Hors périmètre

• Cette offre ne garantit pas une réponse IA parfaite, déterministe ou exempte d’erreur.
• Les hallucinations, erreurs d’interprétation ou limites du modèle doivent être prises en compte dans la conception.
• Les projets manipulant des données sensibles, réglementées ou critiques nécessitent un cadrage spécifique.
• L’achat de matériel, les abonnements fournisseurs, les coûts cloud et les appels API ne sont pas inclus par défaut.
• L’entraînement complet d’un modèle de grande taille, les projets de recherche lourds ou les contraintes de production avancées nécessitent un devis spécifique.
• Les usages illicites, trompeurs, intrusifs ou contraires aux conditions des fournisseurs ne sont pas pris en charge.

Besoin de cadrer avant de vous engager ?

Si le besoin est encore flou, il est recommandé de commencer par un échange de cadrage afin d’identifier l’approche la plus pertinente : API, RAG, serveur local, automatisation, prototype ou accompagnement plus large.

• Demander un échange de cadrage

Aller plus loin

• Smart Connection – suite collaborative libre et souveraine
• Socle Cybersécurité Managée – Essentiel – Abonnement mensuel par poste
• Audit Flash Cybersécurité – TPE/PME (1 à 20 postes)

FAQ

Faut-il forcément un serveur IA local ?

Non. Le serveur local est une option parmi d’autres. Selon le besoin, une API fournisseur, un modèle open source hébergé, une solution cloud ou une architecture hybride peut être plus pertinente.

Peut-on créer un chatbot sur nos documents ?

Oui. Un assistant peut être connecté à une base documentaire ou à des contenus internes dans le cadre d’une approche RAG, après cadrage des sources, des accès et des limites de réponse.

Peut-on utiliser OpenAI, Perplexity ou d’autres fournisseurs ?

Oui, si leurs API, leurs conditions d’utilisation, leurs coûts et leur mode de traitement des données sont compatibles avec votre besoin.

Peut-on utiliser un modèle open source ?

Oui. Le choix dépendra du niveau attendu, du matériel disponible, des contraintes de confidentialité, de la langue, de la latence et du coût d’exploitation.

L’offre inclut-elle l’achat du matériel ?

Non, l’achat du matériel n’est pas inclus par défaut. Un conseil hardware ou une recommandation de configuration peut être intégré au devis.

L’IA peut-elle se tromper ?

Oui. Une solution IA doit être conçue avec des limites, des tests, des garde-fous et parfois une validation humaine, surtout pour les usages sensibles ou métier.

Peut-on automatiser du développement logiciel ?

Oui. L’IA peut aider à produire du code, générer de la documentation, accélérer des tests, créer des scripts ou assister une revue. Le périmètre dépend du contexte technique et du niveau de validation attendu.